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7-6 A-B
点这里 7-6 A-B 本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。
74420发布于 2019-11-08 - 来自专栏Java
7-6 连续因子
7-6 连续因子 题目 7-6 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。
33910编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1.2K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 出生年 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99697104 7-6 出生年 (15 分) ?
99930发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 部分排序 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473028 7-6 部分排序 (15 分) 对于一组数据，我们可以只对原先处在中间位置的那些元素进行排序 输入格式: 在一行内输入n r a1 a2 ... an 其中，不大于200的正整数n表示该组数据的个数；不大于200的非负整数r表示该组数据两端各自留有r个数不参与排序，若r+r>=n，则该组数据无需排序 整数a1 a2 ... an是该组的n个数据，且都在8位以内。 输出格式: 排序之后的序列，元素之间用一个空格间隔，最后一个元素之后不加空格。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 统计字符出现次数 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97867095 7-6 统计字符出现次数 (20 分) 本题要求编写程序，统计并输出某给定字符在给定字符串中出现的次数
4.4K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏云微的一点分享
数据结构与算法题目集（中文）7-6 列出连通集 (25分)题解
- 我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > 还有不少数据结构和算法相关的笔记以及
38430编辑于 2023-02-11 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-6 整除光棍
7-6 整除光棍 这里所谓的“光棍”，并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字，比如1、11、111、1111等。传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除。
55610发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA
从两个角度来看： 时间上，不对数据进行处理的KNN算法分类时间为6.98ms，而使用PCA将64维的数据降到2维的数据后进行KNN算法分类的时间为2.99ms，这得益于数据特征维度的大幅降低，当然这也是降维的一个非常重要的意义 当然这也很好理解，因为毕竟原始数据是64维的数据，如果降低到2维的话，特征信息损失的非常多。 通过实验的两个结果可以看出，对于从64维降到2维的数据来说，2维数据能够保留原来数据总方差的14.5% + 13.7% = 28.2%，而剩下71.8%在将数据从64维降到2维的过程中丢失了。 我们可以将数据降维到2维数据，通过可视化的方式来直观的观察数据。比如在digits数据中，将其降维到2维数据，然后对其进行可视化。 ? 比如对于digits数据集来说，如果仅仅是为了区分蓝色点和紫色点，二维数据就足够了。
1.2K30发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-6 随机输一次 (20分)
现要求你编写一个控制赢面的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！为了不让对方意识到你在控制结果，你需要隔 K 次输一次，其中 K 是系统设定的随机数。
58310发布于 2020-06-23 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-6 求最大公约数 (40point(s))
求两个整数的最大公约数。 输入格式: 输入两个整数，以空格分隔。 输出格式: 输出最大公约数。 输入样例: 9 18 输出样例: 9 # include # include int gys(int a,int b){ if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } while(b!=0){ int i=a%b; a=b; b=i; } return a; } int main(){ int a,b; scanf("%d %d",&a,&b
83730发布于 2021-09-16 - 来自专栏往期博文
数学建模学习笔记（十八）SIER模型灵敏度分析(matlab求解)
什么是灵敏度分析？ 简单得来说，就是当模型中有一些参数不确定时，需要多取一些值比较结果，来验证其灵敏性。 下面就以上篇写到的传染病模型进行分析： 例如： 在使用传染病模型时，自行选取了传染概率B为0.03，我们需要对其进行灵敏度分析 自定义matlab函数 function funname(x1) N = (idx) + a*E(idx) - y*I(idx); R(idx+1) = R(idx) + y*I(idx); end for j=1:26 zi(j)=I(j*7)-I(j*7- 6); kf(j)=R(j*7)-R(j*7-6); y(j)=zi(j)+kf(j);
1.9K20编辑于 2022-06-14 - 来自专栏数据科学与人工智能
数据分析框架|数据分析
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。 关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。 ，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
3.8K61发布于 2018-02-28 - 来自专栏Python研究者
数据分析项目-数据分析岗位近况分析
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
2.7K42发布于 2020-09-28 - 来自专栏Hank’s Blog
数据分析数据运营商业分析
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
3.6K21编辑于 2022-11-29 - 来自专栏数据科学与人工智能
数据分析的数据敏感性?|数据分析
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。 3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
3.8K70发布于 2018-02-28 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】大数据之 “用户行为分析”
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
2.7K60发布于 2018-02-27 - 来自专栏c/c++的学习笔记
python数据分析——数据分析的数据模型
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。 数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。 综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。 只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。 从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
1.1K11编辑于 2024-03-20 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】数据分析报告制作指
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
1.8K61发布于 2018-02-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】大数据征信分析报告
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。 （3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
3K50发布于 2018-02-27
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